第一阶段：基础理论入门

目标：了解大模型的基本概念和背景。

内容：

人工智能演进与大模型兴起。

大模型定义及通用人工智能定义。

GPT模型的发展历程。

第二阶段：核心技术解析

目标：深入学习大模型的关键技术和工作原理。

内容：

算法的创新、计算能力的提升。

数据的可用性与规模性、软件与工具的进步。

生成式模型与大语言模型。

Transformer架构解析。

预训练、SFT、RLHF。

第三阶段：编程基础与工具使用

目标：掌握大模型开发所需的编程基础和工具。

内容：

Python编程基础。

Python常用库和工具。

提示工程基础。

第四阶段：实战项目与案例分析

目标：通过实战项目深化理论知识和提升应用能力。

内容：

实战项目一：基于提示工程的代码生成。

实战项目二：基于大模型的文档智能助手。

实战项目三：基于大模型的医学命名实体识别系统。

案例分析：针对每个实战项目进行详细的分析和讨论。

第五阶段：高级应用开发

目标：掌握大模型的高级应用开发技能。

内容：

大模型API应用开发。

RAG (Retrieval-Augmented Generation)。

向量检索与向量数据库。

LangChain、Agents、AutoGPT。

第六阶段：模型微调与私有化部署

目标：学习如何对大模型进行微调并私有化部署。

内容：

私有化部署的必要性。

HuggingFace开源社区的使用。

模型微调的意义和常见技术。

第七阶段：前沿技术探索

目标：探索大模型领域的前沿技术和未来趋势。

内容：

多模态模型。

参数高效微调技术。

深度学习框架比较。

大模型评估和benchmarking。

如何系统的去学习大模型LLM ？

作为一名热心肠的互联网老兵，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。

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一、全套AGI大模型学习路线

AI大模型时代的学习之旅：从基础到前沿，掌握人工智能的核心技能！

二、640套AI大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。

三、AI大模型经典PDF籍

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四、AI大模型商业化落地方案

阶段1：AI大模型时代的基础理解

• 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
• 内容：
  • L1.1 人工智能简述与大模型起源
  • L1.2 大模型与通用人工智能
  • L1.3 GPT模型的发展历程
  • L1.4 模型工程
    - L1.4.1 知识大模型
    - L1.4.2 生产大模型
    - L1.4.3 模型工程方法论
    - L1.4.4 模型工程实践
  • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

• 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
• 内容：
  • L2.1 API接口
    - L2.1.1 OpenAI API接口
    - L2.1.2 Python接口接入
    - L2.1.3 BOT工具类框架
    - L2.1.4 代码示例
  • L2.2 Prompt框架
    - L2.2.1 什么是Prompt
    - L2.2.2 Prompt框架应用现状
    - L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
    - L2.2.4 Prompt框架与Thought
    - L2.2.5 Prompt框架与提示词
  • L2.3 流水线工程
    - L2.3.1 流水线工程的概念
    - L2.3.2 流水线工程的优点
    - L2.3.3 流水线工程的应用
  • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

• 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
• 内容：
  • L3.1 Agent模型框架
    - L3.1.1 Agent模型框架的设计理念
    - L3.1.2 Agent模型框架的核心组件
    - L3.1.3 Agent模型框架的实现细节
  • L3.2 MetaGPT
    - L3.2.1 MetaGPT的基本概念
    - L3.2.2 MetaGPT的工作原理
    - L3.2.3 MetaGPT的应用场景
  • L3.3 ChatGLM
    - L3.3.1 ChatGLM的特点
    - L3.3.2 ChatGLM的开发环境
    - L3.3.3 ChatGLM的使用示例
  • L3.4 LLAMA
    - L3.4.1 LLAMA的特点
    - L3.4.2 LLAMA的开发环境
    - L3.4.3 LLAMA的使用示例
  • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

• 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。
• 内容：
  • L4.1 模型私有化部署概述
  • L4.2 模型私有化部署的关键技术
  • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
  • L4.4 模型私有化部署的应用场景

学习计划：

• 阶段1：1-2个月，建立AI大模型的基础知识体系。
• 阶段2：2-3个月，专注于API应用开发能力的提升。
• 阶段3：3-4个月，深入实践AI大模型的应用架构和私有化部署。
• 阶段4：4-5个月，专注于高级模型的应用和部署。

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